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Data reconciliation using uncertain models

机译：使用不确定模型进行数据核对

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Data reconciliation is a technique which is used to obtain accurate estimates of variables and parameters from measured process data and a process model. The process model used for reconciling the measurements is generally derived from material and energy balances and is assumed to be exact. In this paper, we propose two modified reconciliation approaches that can be used to obtain accurate estimates of variables in the presence of model uncertainties arising due to uncertain parameters. While both approaches give identical estimates of measured and unmeasured variables, the second approach also provides an improved estimate of the model parameters. A formal procedure for observability and redundancy classification of flow variables in the presence of model uncertainties is also proposed.
机译：数据协调是一种用于从测量的过程数据和过程模型中获得变量和参数的准确估计的技术。用于协调测量的过程模型通常是从​​材料和能量平衡中得出的，并被认为是精确的。在本文中，我们提出了两种改进的对帐方法，可用于在由于参数不确定而产生模型不确定性的情况下获得变量的准确估计。虽然两种方法都给出了对测量和未测量变量的相同估计，但是第二种方法也提供了对模型参数的改进估计。还提出了在存在模型不确定性的情况下对流量变量进行观测和冗余分类的正式程序。

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